使用指南

一句话指南：想要最大化 Agent 的效能，核心原则是：明白自己要什么。不要依赖模糊的指令，应带着清晰的任务目标和专业知识去指挥。永远不要为了用而用，而应该带着有理有据的想法探索答案。

一些应用举例

每天早晨，Agent自动抓取你订阅的RSS、arXiv新论文、竞品官网更新、特定论坛帖子，按你关心的维度过滤，生成摘要简报。

在理科课堂或阅读文献时，遇到复杂的数学公式或代码逻辑，你可以做个简单标记，随后指挥 Agent 在后台帮你整理、推导或格式化笔记。

小提醒

必须将目标文件挂载到沙盒目录，或在系统的读写白名单中显式赋予权限，否则 Agent 无法协助你修改主机文件。

许多像飞书这样的官方平台都提供了开源的 CLI（命令行工具）。由于 Agent 在其专属的隔离沙盒内拥有绝对的执行权限，它完全可以“自我武装”——直接在终端为自己安装并配置这些外部 CLI。

将这种沙盒级别的命令执行能力与特定的 Skill 结合，Agent 便能原生对接并自动化处理复杂的云端表格、文档与信息聚合任务，轻松打破应用孤岛。

接入社区的金融 Harness Engineering 的领域专家拓展插件，可以让你的 Agent 具备较强的专业分析能力，能帮你剩下许多时间和精力。

占坑！

该领域专家仍在开发中，敬请期待...

当你有固定的处理流程时，将其固化为 Skill 是最高效的做法。

Skill 最小化结构：最简形态就是一个 Markdown 文档（详见开发文档），在其中说明业务的标准流程和注意事项。
高阶用法：有能力的用户可以在 Skill 中打包对应的执行脚本。当分配任务时，明确区分任务规划与任务触发——使用 Schedule（结构化日历文件）来进行长期的计划统筹，而使用 Cron 工具来做特定任务的定时告警与触发。每次执行任务前，只需让 Agent 加载对应的 Skill 即可。

进阶用法：规划与触发器分离

在分配复杂任务时，务必明确区分任务规划与触发机制：

深刻理解系统的底层路由与工具调用机制（例如 MCP 协议与沙盒环境），能让你的指令执行效率产生质的飞跃。在下达任务时，明确执行路径远胜于模糊的诉求。

以让 Agent 接入飞书 CLI 为例：

❌ 低效指令：给自己安装飞书 CLI 工具（容易导致盲目试错或引发幻觉）

✅ 高效指令：请调用 Github MCP 工具检索飞书相关的 CLI 工具，并将其下载安装到沙盒中作为你的常驻拓展能力。

通过显式指定检索源（Github MCP）和落脚点（沙盒），Agent 的执行过程会极其精确且高效。

进阶用法：沉淀解题思路

你可以将这类高频的“解决思路”直接写进系统的多层备忘录中。例如，在全局的 SOUL.md 或 memory.md 里追加一条元规则：“当遇到能力盲区时，优先使用 Github 检索并安装合适的开源工具来拓展自身能力。” 通过这种方式，Agent 就能在一定程度上实现自主进化。